SAS与现代经济统计分析(第2版)/普通高等教育“十一五”国家级规划教材
定 价:64 元
丛书名:普通高等教育“十一五”国家级规划教材
- 作者:岳朝龙,黄永兴,周世军,江海峰 著
- 出版时间:2017/2/1
- ISBN:9787312036644
- 出 版 社:中国科学技术大学出版社
- 中图法分类:F222.1
- 页码:564
- 纸张:胶版纸
- 版次:2
- 开本:16开
《SAS与现代经济统计分析(第2版)/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》涵盖了大部分常用的现代统计分析方法,是使用SAS进行经济统计分析的一本非常实用的图书。
《SAS与现代经济统计分析(第2版)/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》包含三部分内容,分15章。第一部分:前3章,系统地介绍了SAS系统的特点、SAS数据库和SAS数据集的创建,其他格式数据文件与SAS数据集的相互转换、SAS编程基础,并通过实例逐步引入DATA步和PROC步的基本句法,为介绍SAS在经济统计分析中的应用奠定基础。第二部分:第4—8章,通过统计学中常用的图、表、分布状况特征及假设检验等方法,运用SAS着力对经济问题进行描述和推断分析,包括单变量过程、相关过程、频数过程、制表过程、图形过程、假设检验和方差分析。第三部分:后7章,主要介绍SAS在多变量统计分析中的应用,包括线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
《SAS与现代经济统计分析(第2版)/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》基于SAS9.1中文版,从案例分析入手,侧重于应用SAS解决实际经济问题。书中大量的案例为读者学习和应用SAS解决实际经济问题提供了良好范例,每章后的习题为读者巩固学习内容提供了方便。
《SAS与现代经济统计分析(第2版)/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》可作为高等院校经济管理类专业本科高年级学生学习SAS软件的教材,也可作为经济管理类专业研究生学习应用统计的教材,还可作为高等院校教师、相关经济部门、统计部门、科研单位技术人员、计算机应用人员学习和应用SAS的参考资料。
正如全球知名咨询公司麦肯锡所称,“大数据时代,数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域;人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。SAS作为大数据分析与建模的专业工具有着其他软件无可比拟的优点,是大数据分析利器。SAS用户遍布全球100多个国家和地区,涵盖了银行、保险、证券、医疗、电信、制造等众多行业以及政府、高校和科研院所。
目前国内许多高校的经济管理专业或与此相关的专业都相继开设了与SAS软件有关的课程,也出版了一些与SAS软件有关的教材。这些教材要么侧重于介绍SAS软件,要么侧重于统计方法的介绍,将两者结合起来用于解决实际经济问题的并不多见。为此,我们于2009年9月编著出版了《SAS与现代经济统计分析》,并且入选了普通高等教育“十一五”国家级规划教材。基于大数据时代对数据深度分析的需要,加上该书自2009年出版以来,SAS的应用领域得到了进一步拓宽,新的统计分析方法在实践中得到进一步应用;另一方面,我们也先后收到了一些读者来信,指出了书中的不足之处和期望,这些都需要我们对教材进行修订完善,以飨广大读者。
本书涵盖了大部分常用的现代统计分析方法.是使用SAS进行经济统计分析的一本非常实用的图书。全书包含三部分内容,分15章。第一部分:前3章,系统地介绍了SAS系统的特点、SAS数据库和SAS数据集的创建、其他格式数据文件与SAS数据集的相互转换、SAS编程基础,并通过实例逐步引入DATA步和PROC步的基本句法,为介绍SAS在经济统计分析中的应用奠定基础。第二部分:第4-8章,通过统计学中常用的图、表、分布状况特征及假设检验等方法,运用SAS着力对经济问题进行描述和推断分析,包括单变量过程、相关过程、频数过程、制表过程、图形过程、假设检验和方差分析。第三部分:后7章,主要介绍SAS在多变量统计分析中的应用,包括线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
前言
第1章 SAS系统简介
1.1 SAS系统特点及主要功能
1.2 SAS系统的启动与关闭
1.3 WINDOWS下的SAS应用工作空间
1.4 SAS会话实例
实验1.1 SAS系统应用工作空间(AWS)
实验1.2 熟悉SAS/ASSIST软件
第2章 SAS数据库与SAS数据集
2.1 SAS数据库
2.2 SAS数据集
2.3 SAS数据集的创建
2.4 几个常用的SAS过程
实验2.1 SAS数据集的创建
实验2.2 SAS/ACCESS软件访问
习题2
第3章 SAS编程基础
3.1 SAS语法基础
3.2 DATA步中的一些常用语句
实验3.1 SAS系统编程语句练习(一)
实验3.2 SAS系统编程语句练习(二)
习题3
第4章 统计描述与SAS过程
4.1 变量的数字特征与MEANS过程
4.2 单变量分析与UNIVARIATE过程
习题4
附录
第4章 部分例题的菜单实现
第5章 统计描述与SAS过程
5.1 统计报表与TABULATE过程
5.2 统计图与SAS过程
习题5
附录
第5章 部分例题的菜单实现
第6章 简单统计分析与SAS过程
6.1 假设检验与SAS过程
6.2 相关分析与CORR过程
习题6
附录
第6章 部分例题的菜单实现
第7章 属性数据分析与FIlEQ过程
7.1 属性数据简介
7.2 FREQ过程
习题7
附录
第7章 部分例题的菜单实现
第8章 方差分析与ANOVA过程
8.1 方差分析概述
8.2 ANOVA过程简介
8.3 ANOVA过程的应用举例
习题8
附录
第8章 部分例题的菜单实现
第9章 回归分析与REG过程
9.1 线性回归分析方法简介
9.2 REG过程(回归分析过程)简介
9.3 REG过程在一元线性回归分析中的应用
9.4 REG过程在多元线性回归分析中的应用
9.5 二元选择模型
习题9
附录
第9章 部分例题的菜单实现
第10章 主成分分析与PRINCOMP过程
10.1 主成分分析概述
10.2 PRINCOMP(主成分分析)过程及其应用
习题10
附录
第10章 例题的菜单实现
第11章 因子分析与FACTOR过程
11.1 因子分析方法简介
11.2 因子分析方法与因子旋转方法
11.3 FACTOR(因子分析)过程及其应用
习题11
第12章 判别分析与DISCRIM过程
12.1 判别分析简介
12.2 SAS系统中的判别分析过程简介
12.3 判别分析过程的应用
习题12
第13章 聚类分析
13.1 聚类分析概述
13.2 系统聚类方法简介
13.3 样品聚类与CLUSTER过程
13.4 变量聚类与VARCLUS过程
习题13
第14章 时间序列模型与ARIMA过程
14.1 时间序列分析简介
14.2 ARIMA过程
14.3 ARIMA过程的应用实例
习题14
附录
第14章 部分例题的菜单实现
第15章 ARCH模型簇与AUTOREG过程
15.1 自相关与条件异方差(ARCH)模型简介
15.2 单位根、协整检验及误差修正模型
15.3 AUTOREG过程及实例
习题15
附录
第15章 部分例题的菜单实现
参考文献